int colorSign = (color == EdgeColor.White) ? 1 : -1;注解

这是一个三元运算符，也称为条件运算符。如果条件 (color == EdgeColor.White) 为真，那么 colorSign 的值为 1，否则为 -1。可以将它写成以下的 if-else 语句的等价形式：

int colorSign;
if (color == EdgeColor.White) {
    colorSign = 1;
} else {
    colorSign = -1;
}

这段代码的作用是根据传入的颜色参数来确定一个标志位的值，如果颜色是白色，标志位就是正数 1，否则就是负数 -1。

相关问题

mpl.rcParams["font.sans-serif"]="SimHer" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"]=False x=np.linspace(0.2,3.0,100) y1 = np.sin(x) y2 = np.random.randn(100) plt.scatter(x,y2,c="green",label="散点图",edgecolor="none") plt.plot(x,y1,ls="--",c="orange",lw=3,label="曲线图") plt.xlim(0.0,4.0) plt.ylim(-4.0,4.0) plt.ylabel("Y轴",rotation=360) plt.xlabel("x轴") plt.grid(True,ls=":",color="grey") plt.axhline(y=0.0,c="r",ls="--",lw=2) plt.annotate("y=sin(x)",xy= (np.pi/2,1.0),xytext=(1.8,2),color="r", fontsize=15,arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="r")) plt.annotate("y，x轴",xy=(0.75,-4),xytext=(0.35,-2.7),color="b", fontsize=15,arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b")) plt.annotate("",xy=(0,-3.5),xytext=(0.3,-2.7),color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b")) plt.annotate("",xy=(3.5,0.0),xytext=(3.4,-1.0),color="b", arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3",color="b")) plt.text(3.0,-1.3,"图表参考线",color="b",fontsize=15) plt.title("图表元素设置示例",color="m",fontsize=20) plt.legend(loc="upper right",fontsize="12") plt.show()图表中汉字不显示

这个问题通常是由于matplotlib默认字体不支持中文字符引起的。可以通过设置字体来解决这个问题。在你的代码中，你使用了SimHer字体，但是可能这个字体不在你的系统中可用。

你可以使用matplotlib中的字体管理器来找到你系统中可用的字体，并将其设置为默认字体，以确保中文字符能够正确显示。例如，下面的代码将默认字体设置为SimHei：

import matplotlib as mpl
mpl.rcParams["font.sans-serif"] = "SimHei"
mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False

你可以根据你的实际需求更改默认字体，并确保你的系统中有该字体。如果你仍然看不到中文字符，可能是因为你的字体文件没有正确安装。你可以重新安装字体文件或者将字体文件路径添加到字体管理器中。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import neighbors, datasets n_neighbors = 15 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:, :2] y = iris.target h = .02 # step size in the mesh cmap_light = ListedColormap(['#FFAAAA', '#AAFFAA', '#AAAAFF']) cmap_bold = ListedColormap(['#FF0000', '#00FF00', '#0000FF']) weights = 'distance' clf = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors, weights)() clf.fit(X, y) x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1 y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1 xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h),np.arange(y_min, y_max, h)) Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) plt.figure() plt.pcolormesh(xx, yy, Z, cmap=cmap_light) plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=cmap_bold, edgecolor='k', s=20) plt.xlim(xx.min(), xx.max()) plt.ylim(yy.min(), yy.max()) plt.title("3-Class classification (k = %i, weights = '%s')"% (n_neighbors,weights)) plt.show()

这段代码是一个示例，演示了如何使用 k-最近邻算法进行三类别的分类，并使用 matplotlib 绘制分类结果的决策边界和数据点。

首先，导入必要的库，包括 numpy、matplotlib 和 sklearn。然后，设置了一些参数，如 k 值、数据集（这里使用的是鸢尾花数据集）以及步长 h。接下来，定义了两个颜色映射，用于可视化分类结果。

然后，创建了一个 KNeighborsClassifier 对象 clf，传入了 k 值和权重参数。调用 fit() 方法拟合模型，传入特征数据 X 和标签数据 y。

接着，计算了决策边界的网格点坐标，并使用 predict() 方法对网格点进行预测，得到预测结果 Z。最后，将预测结果 Z 重塑为与网格点坐标相同的形状。

最后，使用 matplotlib 绘制了分类结果的决策边界和数据点。pcolormesh() 函数用于绘制决策边界的背景颜色，scatter() 函数用于绘制数据点。设置了坐标轴范围、标题等，并调用 show() 函数显示图形。